多特征融合的深度强化学习色彩增强方法OA北大核心CSTPCD
Deep reinforcement learning with multiple features for color enhancement
提出一种结合深度特征与美学特征的图像增强方法.首先,结合多种图像特征重构智能体评估网络,该网络通过拼接图像语义特征、图像色彩特征及历史动作信息输出当前策略.其次,感知奖励模型通过预训练分类模型激活层网络提取深层特征,使用余弦距离获得图像间的深度感知距离;利用美学模型获得图像间的概率距离.最后,结合两方面的距离表示并将其用于奖励模型构造中.在MIT-Adobe FiveK数据集上的实验结果表明,本色彩增强方法在结构相似度和平均均方误差上优于其他基线…查看全部>>
王帅;郑茜颖;郑巧
福州大学物理与信息工程学院,福建 福州 350108福州大学物理与信息工程学院,福建 福州 350108福州大学物理与信息工程学院,福建 福州 350108
信息技术与安全科学
图像增强深度强化学习近端策略优化深度特征美学特征
《福州大学学报（自然科学版）》 2022 (4)
459-467,9
福建省科技重点产业引导基金资助项目(2020H0007)
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